基于LDA模型及中心度算法的邮件网络取证分析方法

摘要

本发明涉及一种基于LDA模型及中心度算法的邮件网络取证分析方法，包括以下步骤：读取邮件数据，对邮件数据进行基于一犯罪主题的查询，得到查询结果；根据查询结果，构造以邮件用户为节点，以用户通信关系为边的邮件网络图；对查询结果中的每一封邮件，基于LDA模型计算其主题分布；计算查询结果中的每一封邮件基于犯罪主题的关联值；计算每条边基于犯罪主题的关联值；根据邮件网络图中每条边的关联值，计算每个节点的中心值；根据上一步得到的所有节点的中心值求节点的影响因子，影响因子大于设定阈值的即为基于所述犯罪主题的可疑对象。本发明协助调查取证人员查找可疑人群及分析核心成员角色，为计算机犯罪案件取证提供辅助和支持。

主权项

一种基于LDA模型及中心度算法的邮件网络取证分析方法，其特征在于包括以下步骤：步骤S1：读取邮件数据，利用Lucene全文检索技术，通过一查询语句Q对所述邮件数据进行基于一犯罪主题的查询，得到查询结果；步骤S2：根据所述查询结果，构造以邮件用户为节点，以用户通信关系为边的邮件网络图；步骤S3：对所述查询结果中的每一封邮件，基于LDA模型计算其主题分布；步骤S4：根据所述查询结果，计算所述查询结果中的每一封邮件基于所述犯罪主题的关联值；步骤S5：根据所述邮件网络图，计算每条边基于所述犯罪主题的关联值；步骤S6：根据所述邮件网络图中每条边的关联值，计算每个节点的中心值；步骤S7：根据步骤S6得到的所有节点的中心值求节点的影响因子，所述影响因子大于一阈值a的即为基于所述犯罪主题的可疑对象。